Традиционно работ исследователя сопряжена с изучением  печатных и электронных материалов по предмету исследования, что связано с использованием громадного количества данных (печатных, электронных), что занимает чрезвычайно много времени. Объемы ежегодно издаваемой научной литературы настолько велики, что их изучение даже в области исследований по времени превышает охватываемый период публикации. И это при наличии всех материалов и отсутствии языкового барьера при их изучении! И не считая финансовой стороны (стоимость материалов), задача оказывается трудноразрешимой. А ведь ещё существуют публикации 5, 10, 30-и летней (и более) давности. Их изучение также необходимо, чтобы не открывать того, что было открыто значительно раньше. Здесь на помощь человеку приходят ЭВМ, объединённые глобальной сетью Internet или локальными вычислительными сетями. Сбор, хранение и доступ к какой-либо информации в Internet значительно облегчается использованием систем мониторинга, которые позволяют отслеживать информацию об интересующем нас объекте в течение конечного промежутка времени.

Системы мониторинга представляют собой набор средств и инструкций, при помощи которых  можно за сравнительно короткий период времени получить необходимую информацию по интересующему нас предмету, также вести наблюдения за объектом в течение конечного промежутка времени, то есть, в конечном счете, призваны значительно снизить время, затрачиваемое исследователем на поиск необходимой информации по интересующему его объекту. В Украине проводится ежемесячный мониторинг состояния рынка химической продукции, данные публикуются в журнале «Химия Украины» [1]. Электронные каталоги химической продукции (Aldrich, Sigma, Fluka, Merck, Lankaster, Avocado, Maybridge, Acros, также российские «Экрос», «Реактив», «Вектон», «Крезол») являются прототипом систем химического мониторинга, позволяя отследить ситуацию как о рынке химических веществ, так и о состоянии разработок в области синтеза [2].

ОСНОВНЫЕ ТЕНДЕНЦИИ СОЗДАНИЯ СИСТЕМ ХИМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА

Традиционный метод поиска необходимого литературного источника заключается в обращении к алфавитно-предметному казателю научной библиотеки. Книгам присваивается определённый код, используя который, можно затребовать необходимый печатный материал. Предметно-именной казатель был прообразом используемых в настоящее время электронных баз данных. Используя возможности современных ЭВМ, принимая во внимание возможность хранения громадных объёмов данных на современных носителях, при наличии необходимого материала в электронном виде и при совершенных алгоритмах поиска последний может быть произведён очень быстро.

Задача создания глобальной базы данных, охватывающая все области химии или какой-либо один раздел, не представляется возможным по разным причинам.

Во первых, многие разработки представляют коммерческий интерес, и внесение их в глобальную базу означает потерю капитала и технологии.

Во вторых, языковой барьер. Около 60% химических печатных изданий издаётся на английском языке, около 20%-на русском и около 10%-на немецком языках. Даже внедрение в базу лучших систем машинного перевода  не облегчает задачи, так как текст перевода не всегда отражает суть исходного документа. А наличие мультиязычного интерфейса пользователя на программном уровне довольно затруднительно и дорого [1].

В третьих, реализация различных алгоритмов поиска. Поиск идеально должен производиться как с использованием текстовых данных, так и химической формулы соединения, в текстовом режиме желательна реализация поиска по не полностью введённым словам.

Целесообразно выделить две основные группы декларированных ограничений: финансовые и системные. Под финансовыми ограничениями понимаются стоимости (или стоимость) создания и эксплуатации системы. Предполагается, что финансовые ограничения определяющие при проектировании. Действительно, функциональность системы, точность оценок, достоверность прогноза ограничена обычно исключительно финансовыми ограничениями [3].

В качестве системных ограничений выступают требования, которым должна удовлетворять спроектированная система. В некоторых случаях в качестве системных ограничений могут выступать допустимая (максимальная) продолжительность создания и допустимая (минимальная) продолжительность эксплуатации. Также возможны некоторые технические ограничения использования тех или иных технических средств, методов наблюдений, обработки и передачи информации [3].

Для разработки системы мониторинга, адекватной исследуемому объекту, необходимо иметь математическую модель поведения объекта в конечных словиях, отражающую реальное поведение объекта. Для этого необходимо иметь результаты наблюдений за объектом исследования в течение конечного промежутка времени и при конечном диапазоне исследуемых параметров. Так, желательно на предварительном этапе сбора информации для последующего создания математической модели объекта и ядра системы организовать параллельные серии наблюдений, которые будут отвечать максимальным значениям математических ожиданий наиболее значимых контролируемых параметров. В общем случае, величение количества и качества наблюдений приведёт к увеличению стоимости создания системы мониторинга, меньшение наблюдений к уменьшению степени достоверности результатов мониторинговой деятельности. Вместе с тем, сокращение сети наблюдений при сохранении степени достоверности можно в определённой степени компенсировать более развитым программным обеспечением системы и величением времени настройки системы на конкретные условия. Таким образом, итерационный процесс создания ядра системы призван обеспечить возрастание достоверности прогнозирования и контроля. На каждой итерации выбор варианта ядра системы должен отвечать рассмотренным выше ограничениям [3].

Также необходим предварительный контроль выполнения декларированных ограничений, накладываемых на систему мониторинга. Анализу подлежат проекты системы, которые удовлетворяют системным ограничениям (необходимое, но не достаточное словие). Выбор ядра системы мониторинга из бесконечного разнообразия конфигураций, в основном, основан на экономических критериях. Стоимость создания и эксплуатации сети наблюдений, технических средств, программного обеспечения ядра системы мониторинга должны отвечать декларированным ограничениям. То есть, проектирование системы мониторинга предполагает разработку нескольких вариантов, довлетворяющих экономическим критериям, с последующим выбором варианта, обеспечивающего наибольшую достоверность мониторинговой деятельности [3].

Кроме того, необходимо обеспечение сопряжения с системами химического мониторинга более высокого ровня, обеспечение сопряжения с системами иных функциональных назначений, смежных с используемой (если таковые имеются) [3].

Наибольшее распространение системы химического мониторинга получили в химической технологии при моделировании технологических процессов. Так, производства нитроглицерина, тротила, аммиачной селитры, фосфатов и других крупнотоннажных продуктов химической промышленности полностью автоматизированы ещё во второй половине прошлого века. Непрерывный способ производства этих химических продуктов экономичен, безопасен (особенно это касается нитроглицерина, в меньшей степени тротила и других взрывчатых веществ). Математические модели технологических процессов создавались на основании работы опытных становок, позднее их заменили полупромышленные становки, далее производство переносилось на крупные агрегаты, правляемые при помощи АВМ. Адекватность поведения системы правления производительным процессом сравнивалась с многочисленными зарубежными аналогами и впоследствии корректировалась [4]. Однако подобные системы недоступны для изучения, так как они представляют коммерческую ценность для производителей и охраняются ими от конкурентов.

Математическое моделирование с использованием ЭВМ разрабатывается и в научно–исследовательских целях. Коротко рассмотрим доступные в последнее время разработки.

Производство изопропилбензола (полупродукт комбинированного синтеза фенола и ацетона по методу Сергеева-Удриса-Кружалова-Немцова). Предложен способ совершенствования стадии ректификации действующего производства изопропилбензола путем снижения энергозатрат на проведение процесса. Для достижения поставленной цели реализована эффективная стратегия компьютерного моделирования с использованием ниверсальной моделирующей программы ChemCad (моделирует реакторы многих типов, системы электролитов, переработку нефти, теплообмен, ректификацию, абсорбцию, кристаллизацию и др.). Цель расчётов сводилась к снижению энергозатрат при сохранении качества продукции и действующего оборудования. Отличительная особенность предлагаемой процедуры компьютерного моделирования состоит в том, что она основана на принципах системного анализа химических производств, которые наиболее приемлемы для действующих процессов: добавление азеотропного агента для лучшение энергетических показателей производства в целом, обеспечение адекватности компьютерных моделей отдельных процессов, определение оптимального флегмового числа и положения тарелки питания в колонных аппаратах, также исследование различных вариантов рекуперации тепла в технологической схеме и выбор наилучшего. В результате анализа различных технологических схем получены технологические параметры процесса, позволяющие снизить потребление тепловой энергии на 46,2% [5].

Биохимическая очистка сточных вод (используется 3D моделирование с применением геоинформационной системы Arcinfo). Данный способ очистки сточных вод широко внедрён в процессы очистки и доочистки промышленных и коммунально-бытовых сточных вод ввиду хороших показателей степени и скорости очистки вод от основных органических загрязнителей. Одним из наиболее существенных недостатков этого метода является необходимость строительства и эксплуатации сложных и дорогостоящих гидротехнических сооружений (технологические отстойники, песколовки, аэротенки, хлораторные и т.д). В зависимости от конкретных географических словий (расположение природных водоёмов-приёмников очищенных сточных вод, магистральных трубопроводов, ЛЭП и т.п.) и возможности реализации санитарных разрывов между различными коммуникациями и между коммуникациями и объектами возможно различное моделирование строительства новых и реконструкции действующих очистных сооружений. Рассмотрены вопросы автоматизированного размещения объектов, входящих в состав сооружений биохимической очистки, на генеральном плане. Приведены постановка задачи, алгоритм решения и программный комплекс для ее реализации [6].

Создание автоматизированного производства субстанций фармацевтических препаратов. Обобщен опыт проектирования и создания комплекса по производству субстанций фармацевтических препаратов (активных фармацевтических ингредиентов), введенного в эксплуатацию на северо-западе России в конце 2001 года. Показаны потенциальные возможности объекта и обозначены проблемы, препятствующие его эффективному функционированию [7].

Планирование эксперимента при получении железосодержащей соли полиакриловой кислоты (используется в медицине-препарат "феракрил", в качестве основного компонента закалочной среды (ПК-2)). Соли получаются полимеризацией акриловой кислоты в воде в присутствии редокс-системы (соль Мора-персульфат калия), в состав этого полимера входит химически связанное железо (0,5-2,5%). С целью определения оптимальных словий синтеза на опытно-промышленной становке была становлена оптимизация метода синтеза железосодержащей соли с применением метода математического планирования. Методом крутого восхождения найдены оптимальные словия синтеза железосодержащей соли полиакриловой кислоты [8].

Оценка работоспособности химико-технологических систем. Предложен метод количественной оценки работоспособности химико-технологических систем (ХТС), апробированный на проекте действующих производств серной кислоты из серного колчедана методом двойного контактирования и двойной адсорбции (ДКДА). Анализом объективно найдены зкие места данной технологии и в работе аппаратов. Все полученные результаты оценки и анализа работоспособности рассмотренного технологического процесса совпали с информацией о недостатках работы производственных линий ДКДА. Этот метод может использоваться для экспертизы надежности аналогичных систем (пищевые, нефтехимические или подобные с поточными технологиями) и оценки возможности их инвестирования с помощью единой характеристики-вероятности безотказности работы, т.е. вероятности работоспособности ХТС [9].

Математическая модель процесса пуска становки каталитического риформинга. Каталитический риформинг бензинов (КРБ) является важнейшим процессом современной нефтепереработки и нефтехимии. Он служит для одновременного получения высокооктанового базового компонента автомобильных бензинов, ароматических глеводородов-сырья для нефтехимического синтеза и водородосодержащего газа-технического водорода, используемого в гидрогенизационных процессах нефтепереработки.

КРБ является в настоящее время наиболее распространенным методом каталитического облагораживания прямогонных бензинов. Процесс пуска и останова становки каталитического риформинга как объект правления и изучения отличаются нестационарностью, высокой пожароопасностью, разнообразием фракционного состава сырья (в зависимости от месторождения нефти), качеством получаемого бензина и тяжелыми словиями работы персонала (высокая ответственность в принятии решений по правлению, температура и т.д.). В процессе пуска и останова различными способами контролируют около 150 параметров, в том числе 20 параметров-лабораторным способом и визуально. На основании особенностей и физико-химических закономерностях процесса каталитического риформинга предложена математическая модель пуска и останова становки для адаптивных систем правления. Модель описывает основные физико-химические закономерности процесса, отражает его нелинейность, учитывает нестационарность, включает настройку структуры и параметров модели на заданную модификацию становки, позволяет учитывать процессы регенерации катализаторов, а также позволяет моделировать нештатные ситуации, возникающие во время пуска и останова становки. [10].

Система управления производством субстанций лекарственных препаратов с перенастраиваемой технологией. Разработан программный комплекс системы правления многоссортиментным производством субстанций лекарственных препаратов с перенастраиваемой технологией, включающий подсистемы моделирования наиболее важных стадий производства субстанций. Комплекс является адаптивным по отношению к характеристикам сырья, оборудования, выбранной технологической схеме и виду выпускаемой продукции, его применение для правления многоссортиментным производством субстанций лекарственных препаратов позволяет повысить эффективность (за счет настройки на различную номенклатуру), безопасность (за счет рекомендаций оператору по ведению процесса) и качество (за счет выбора оптимальных воздействий) управления. Необходимость обеспечения штатного (безаварийного) функционирования сложного производства обуславливает использование современных систем HMI (Human Machine Interface–человеко-машинный интерфейс) и SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition–диспетчерское правление и сбор данных) систем в составе комплекса автоматизации. Для контроля и правления технологическими процессами используется SCADA система WinCC от Siemens. Выбор именно этой системы обусловлен ее функциональными возможностями, модульной открытой архитектурой и поддержкой распространенных средств и технологий разработки.

WinCC, оперирующая в среде Microsoft Windows 95/98/NT, поддерживает многие современные стандарты межпрограммного взаимодействия. Для обмена данными с приложениями пользователя используются механизмы OLE (Object Linking and Embedding–связывание и внедрение объектов) и DDE (Dynamic Data Exchange–динамический обмен данными). Доступ к данным проекта WinCC, которые хранятся в формате СУБД Sybase, осуществляется при помощи интерфейса ODBC (Open DataBase Connectivity–открытый интерфейс доступа к базам данных). Кроме того, WinCC полностью поддерживает протокол OPC (OLE for Process Control–OLE для правления процессами) и может работать как в режиме сервера, так и в режиме клиента. Встроенные средства разработки, такие как редактор Global Script позволяют на языке С программировать отклик на системные события, поставляемый пакет ODK (Open Development Kit–открытый набор разработки)– предоставляет разработчику полный интерфейс программирования WinCC. Таким образом, множество проблем может быть решено с использованием встроенных средств. Система внедрена в опытную эксплуатацию в научно-производственном комплексе «Капитолово Кемикалз» закрытого акционерного общества «Фармсинтез» [11].

Рассмотренные выше системы химического мониторинга в основним представляют интерес для химической промышленности, либо так или иначе привязаны к действующим технологическим процессам. Наиболее ниверсальной из них является CHEMCAD фирмы CHEMSTATIONS Ltd (США). Кроме того, стоимость программного обеспечения этих систем при словии приобретения лицензионного пакета делает их недоступными для большинства предприятий и лабораторий.

Для исследователя более рационален мониторинг с использованием информации по интересующему его соединению или группе соединений. Помощь в этом вопросе могут оказать патентные архивы, так как почти все разработки, представляющие какой-либо коммерческий интерес, патентуются. Наиболее информативны:

·